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Enregistrement W2224378993

Abstract 18193: Stress Myocardial Perfusion Positron Emission Tomography Provides Incremental Risk Prediction in Subjects With and Without Diabetes

2014· article· en· W2224378993 sur OpenAlexaff
Hicham Skali, Marcelo F. Di Carli, Ron Blankstein, Benjamin J.W. Chow, Rob Beanlands, Daniel S. Berman, James K. Min, Michael E. Merhige, Brent A. Williams, Emir Veledar, Leslee J. Shaw, Sharmila Dorbala

Notice bibliographique

RevueFlorida International University Digital Commons (Florida International University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial perfusion imagingPositron emission tomographyHazard ratioEjection fractionDiabetes mellitusInternal medicineCardiologyProportional hazards modelCardiac PETNuclear medicinePerfusionCoronary artery diseaseConfidence intervalHeart failureEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The prognostic value of Positron Emission Tomography (PET) Myocardial Perfusion Imaging (MPI) is well established; however, it has not been extensively studied in subjects with diabetes mellitus (DM). We aimed to assess the prognostic value of PET MPI in subjects with and without DM. Methods: We studied 6037subjects (mean age 63±13 years, 47% women, 27% with DM, mean ejection fraction 60±16%, 33% with known coronary disease) who underwent a clinically indicated rest/stress Rubidium-82 PET MPI at 4 centers. Cardiac death (n=169) was evaluated at a mean follow-up of 2.5 ± 1.5 years. We used Cox proportional hazards models and risk reclassification measures stratified according to reported DM status. Bracco and Astellas provided initial funding for the PET registry. The current analysis is independently performed by the PET registry investigators. Results: Subjects with DM had a higher risk of cardiac death [hazard ratio (HR) (95% CI): 2.6 (1.9-3.5)] compared to those without DM. In multivariab...

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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